Peramalan (previsão) merupakan suatu proses perkiraan keadaan pada massa yang akan datang dengan menggunakan dados de massa lalu (Adam dan Ebert, 1982). Awat (1990) menjelaskan bahwa, peramalan, merupakan, keggatan, mengetahui, nilai, variavel, yang, dijelaskan (variabel dependen), pada masa, akan datang, dengan, mempelajari, variavel, independente, pada, massa, londres, menganalisis, pola, dados, melakukan, ekstrapolasi, bagu, nilai, nilai, masa, datang. Metode peramalan kuantitatif dijelaskan Supranto (2000) terdiri dari metode pertimbangan, metodo regresi, metode kecendrungan (método de tendência), metode input output, dan metode ekonometrika. Metode kecendrungan (método de tendência) menggunakan suatu fungsi seperti metode regressão dengan variável X menunjukkan waktu. Tepat tidaknya peramalan dizentukan oleh kriteria yaitu berkaitan dengan bondade de ajuste yang menunjukkan bagaimana modelo peramalan dapat menghasilkan peramalan yang baik. Selain itu ada tiga kriteria yang perlu untuk dipertimbangkan, yaitu: 2) Faktor biaya peramalan dan 3) Faktor kemudahan. Penentuan ketepatan peramalan pada umumnya berdasarkan beberata metode, yaitu nilai Sidik Ragam (teste F), determinação de Koefisien, Kuadrat Tengah Galat (Erro quadrático médio (MSE), dan Persentase Galat (erro de porcentagem (PE)) Deret waktu adalah kumpulan data - Dados yang merupakan dados historis dalam suatu periode waktu tertentu Dados de yang dapat dijadikan deret waktu harus bersifat kronologis, artinya data harus mempunyai periode waktu yang berurutan. 2007, tahun 2008, tahun 2009, tahun 2018, dan tahun 2017. Data runtun waktu (série de tempo) dados de merupakan yang dikumpulkan, dicatat, atau diobservasi sepanjang waktu secara berurutan. Periode waktu dapat menggunakan tahun, kuartal, bulan, minggu, hari atau (Análise de séries temporais), análise de séries temporais, análise de séries temporais, análise de séries temporais, análise de séries temporais, análise de séries temporais, etang akan Berdasarkan urutan waktu sebelumnya. Ada beberapa teknik untk meramalkan kejadian de massa yang akan datang berdasarkan karakteristik dados, misalnya teknik suavização, teknik siklus, dan teknik musiman. Tendência adalah pergerakan jangka panjang dalam suatu kurun waktu yang kadang-kadang dapat digambarkan dengan garis lurus atau kurva mulus. Deret waktu untuk bisnis dan ekonomi, yang terbaik adalah untuk melihat tendência (atau tendência-siklus) sebagai perubahan dengan halus dari waktu ke waktu. Pada kenyataannya, anggapan, bahwa, tendência, diwakili, oleer, beber, fungsi, sederhana, seperti, garis, lurus, sepanjang, periode, tempo, série, yang, diamati, jarang, ditemukan. Seringkali fungsi tersebut mudah dicocokkan dengan kurva tendência pada suatu kurun waktu karena dua alasan, yaitu fungsi tersebut menyediakan beberapa indikasi arah umum dari seri yang diamati, dan dapat dihilangkan dari seri aslinya untuk mendapatkan gambar musiman lebih jelas. Ada tiga tendência yang diigunakan untuk meramalkan pergerakan keadaan pada yang akan datang, yaitu: Sering kali dados deret waktu jika digambarkan ke dalam enredo mendekati garis luruus. Deret waktu seperti inilah yang termasuk dalam tendência linier. Persamaan trend linier adalah sebagai berikut: Dengan nilai a dan b diperoleh dari formula: Dimana Yt menunjukan nilai taksiran Y pada nilai t tertentu. Sedangkan um adalah nilai interceptar dari Y, artinya nilai Yt akkan sama dengan a jika nilai t 0. Kemudian b adalah nilai inclinação. Artinya besar kenaikan nilai Yt pada setiap nilai t. Dan nilai t sendiri adalá nilai tertútuo yang menunjukan periode waktu. Tendência Linier Positif 4. Memile Trend Terbaik Untuk membuat suatu keputusan yang akan dilakukan de masa yang akan datang berdasarkkan deret waktu diperlukan suatu metode peramalan yang paling baik sehingga memiliki nilai kesalahan yang cenderung kecil. Terdapat beberapa cara untuk menentukan metodo peramalan mana yang akan dipilih sebagai metodo peramalan yang paling baik, diantaranya erro quadrado médio (MSE). Untuk mencari MSE digunakan rumus sebagai berikut: Dimana nilai e adalah selisih antara nilai Y dengan peramalan (Yt). Modelo yang memiliki MSE paletização kecil adalah modelo persaman yang paling baik. metode metodo peramalan dan aplikasi Metode Expnontial Suavização Metode exponencial suavização merupakan metodo peramalan yang cukup baik untuk peramalan jangka panjang dan jangka menengah, terutama pada tingkat operar suatu perusahaan, dalam perkembangan dasar matematis dari Metode alisamento (forcasting por Makridakis, hal 79-115) dapat dilihat bahwa konsep exponencial tela berkembang dan menjadi metode praktis dengan penggunaan yang cukup luas, terutama dalam peramalan bagi persedian. ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, Ratusan item. Menurut Makridakis, Wheelwright amp Mcgee dalam bukunya forcasting (hal 104). Menyatakan bahwa apabila dados yang dianalisa bersifat papeler, maka penggunaan metode rata-rata bergerak (média móvel) atau único exponencial suavização cukup tepat akan tetapi apabila datanya menunjukan suatu tendência linier. Maka modelo yang baik untuk digunakan adalada exponencial suavização linier dari marrom atau modelo exponencial suavização linier dari holt. Permasalahan umum yang dihadapi apabila menggunakan modelo pemulusan eksponensial adalah memilih konstanta pemulusan yang diperkirakan tepat. Adapun panduan untuk memperkirkan nilai a yaitu antara lain: Apabila pola historis dari data aktual permintaan sangat bergejolak atau tidak estabilizante waktu ke waktu, kita memilih nilai a mendekati 1.Biasanya di pilih nilai a 0.9 namun pembaca dapat mencoba nilai a yang lain yang mendekati 1 seperti 0,8 0,99 Terça-feira, 8 de janeiro de 2017 Apabila pola historis dari data akual permintaan tidak berluktuasi atau relati estabil dari waktu ke waktu maka kita memila nilai a yang mendekati nol, katakanlah a 0,2 0,05 0,01 tergantung sejauh mana kestabilan dados itu, semakin stabil nilai a yang dipilih harus semakin kecil menuju ke nilai nol B.2. Metode Single Exponential Smoothing Método de suavização Exponencial Único Metode inodora digunakan untuk meramalkan suatu periode ke depan. A média melhora a média móvel. Maka lihat kembali persaman matematis yang digunakan pada peramalan única média móvel. Peramalan untuk periode t, persaan adalah: Sedangkan persamaan matematis untuk single moving exponential smoothing Seaweitung: Demikian seterusnya untuk Jadi terlihat bahwa metode única média móvel merupakan sejumlah dados semua yang ditekankan pada baru. Clique para ampliar 0 X 1 dan harga yang terpilih yang memberikan simpangan terkecil dari perhitungan yang ada, seperti pada metode única média móvel. Peramalan dengan exponential suavização dump digunakan untuk meramalkan beberode periode kedepan untuk pola dados dengan kecenderungan linier, teknik yang digunakan dikenal dengan nama Parâmetro Brown Exponencial Suavização langkah-langkah perhitungan untuk mendapatkan peramalan dengan metodo ini adalah: nilai peramalan dengan única média móvel. Nilai média móvel kedua. Média móvel dobrável. Periode kedepan yang diramalkan. B.3. Metode Double Exponential Smoothing Metodologia ini dikembangkan oleh Browns untuk mengatasi adanya perbedaan yang muncul antara dados aktual dan nilai peramalan apabila ada tendência pada trama datanya. Untuk itu Browns memanfaatkan nilai peramalan dari hasil único Eksponential Smothing dan Double Exponential suavização. Perbedaan, antara, kedua, ditambahkan, pada, harga, dari, SES, dengan, demikian, harga, peramalan, tela, dishame, terhadap, tendência, pada, parcela, datanya. B.3.1. Metode Double Expnontial Smoothing Parâmetro de Saturno Parâmetro Castanho Dacar pemulusan eksponensial linier dari Castanho adalah serupa dengan rata-rata bergerak linier, karena kedua nilai pemulusan tunggiano dan ganda ketinggalan dari dados yang sebenarnya bilamana terdapat unsur tendência. Perbedaan, antara, nilai, pemulusan, tunggal, dan ganda, damp, ditambahkan, kepada, nilai, pemulusan, dan, disto, untuk, trend. Persamaan Yang dipakai dalam implementasi pemulusan linier satu parâmetro castanho ditunjukan dibawah ini: um t S8217t (S8217t St) 2 S8217t St F t um t b t. m t 823082308230823082308230823082308230823082308230823082308230823082308230823082308230823082308230823082308230823082308230823082308230 (2,21) S t Nilai pemulusan eksponensial Tunggal S t adalah Nilai pemulusan eksponensial Ganda. M, jumlah, periode, ke, muka, yang, diramalkan. Ramalan m periode ke muka Agar dapat menggunakan persaman diatas, nilai S t-1 dan S t-1. Harus tersedia Tetapi pada saat t 1, nilai-nilai tersebut tidak tersedia. Jadi, nilai-nilai em harus ditentukan pada awal periode. Hal ini dapat dilakukan dengan hanya menetapkan S t dan S t sama dengan X t atau dengan menggunakan suatu nilai rata-rata dari beberapa nilai pertama sebagai titik awal. Jenis masalah inisialisasi em muncul dalam setiap metode pemulusan (alisamento) eksponensial. Jika parâmetro pemulusan um tidak mendekati nol, pengaruh dari proses inisialisasi ini dengan cepat menjadi kurang berarti dengan berlalunya waktu. Tetapi, jika a mendekati nol, proses inisialisasi tersebut dapat memainkan peran yang nyata selama perodo waktu ke muka yang panjang. B.3.2. Metode Double Exponential Smage Dua Parâmetro Holt Metode pemulusan eksponensial linier dari Dê a sua opinião sobre este artigo Dê a sua opinião! Sebagai gantinya Holt memuluskan nilai tendência dengan parâmetro yang berbeda dari parâmetro yang digunakan pada deret yang asli. Ramalan dari pemulusan eksponensial linier (2, 24) Dimana. (2) Diman. (2) Dimana. Data pemulusan pada periode t tendência pemulusan pada periode t peramalan pada perode t Persamaan diatas (1) menyesuaikan S t secara langsung untuk tendência periode sebelumnya yaitu b t-1 dengan menambahkan nilai pemulusan yang terakhir, yaitu S t-1. In in membantu untuk menghilangkan kelambatan dan menempatkan S t ke dasar perkiran nilai data saat ini. Kemudian persamaan meremajakan tendência (2), yang ditunjukan sebagai perbedaan antara dua nilai pemulusan yang terakhir. O conteúdo foi enviado a partir de um servidor externo. Se você não encontrou o que você está procurando, utilize o nosso motor de pesquisa personalizado. Karena mungkin masih terdapat sedikit kerandoman. Maka hal ini dihilangkan oleh pemulusan g (gama) tendência pada periode akhir (S t S t-1), dan menambahkannya dengan taksiran tendência sebelumnya dikalikan (1- g). Jadi persamaan diatas dipakai untuk meremajakan tendência. Clique para ampliar (3) digunakan untuk peramalan ke muka. Tendência. B t, dikalikan dengan jumlah periode kedepan yang diramalkan, mdã ditambahkan pada nilai dasar S t. B.4. Metode Triple Exponential Smoothing Adicionar à Lista de Desejos Adicionar à Lista de Presentes Adicionar para comparar Adicionar à lista de desejos Adicionar à lista de desejos Adicionar para comparar. Metode inal adala metodo yang digunakan dalam pemulusan tendência dan musiman. Metode inverno didasarkan atas tiga persaman pemulusan yaitu satu untuk stationer, tendência, dan musiman. Hal ini serupa dengan metodo holt dengan satu persaan tambahan untuk mengatasi musiman. Persamaan dasar untuk metode inverno adalah sebagai berikut: L Panjang musiman. B Tendência de tendência de um período de tempo e de um período. 2.1.1. Aspek Umum dari Metode Pemulusan Kelebihan utama dari penggunaan metode pemulusan (Alisamento) yang luas adalah kemudahan dan ongkos yang rendah. Ada sedikit keraguan apakah ketetapan yang lebih baik selalu dapat di capa dengan menggunakan metode autoregresi atau pola rata-rata bergerak yang lebih canggih. Namun demikian, jika diperlukan ramalan untuk ribuan item, seperti dalam banyak kasus sistem persedian (inventor) Dalam hal keperluan peramalan yang besar, maka suatu yang kecil dan mantap itu lebih berarti. Sebagai contoh, menyimpan empat nilai sebagai ganti dari tiga nilai untuk setiap item dapat menjadi sangat berarti bagi keseluruhan item sebulan. Desabilitando itu, waktu komputer yang diperlukan untuk melakukan perhitungan yang penting harus disediakan pada tingkat yang layak, dan alasan ini, metodo pemulusan eksponensial lebih disukai dari pada metode rata-rata bergerak dan metode dengan jumlah parâmetro yang sedikit lebih disukai dari pada yang lebih banyak. Metode última praça Pengertian. Análise tendência merupakan suatu metodo analisis yang ditujukan untuk melakukan suatu estimativa atau peramalan pada masa yang akan datang. (Por exemplo, por um lado, o nome do cão, o nome do cão, o nome do cão, o nome do cão, o nome do cão, o nome do cão, o nome do cão, o nome do cão, o nome do cão, o nome do cão, o nome do cão, o nome do cão, o nome do cão, . Secara teoristis, dalam analisis series de tempo yang paling menentukan adalah kualitas atau keakuratan dari informasi ato dados-dados yang diperoleh serta waktu atau periode dari data-data tersebut dikumpulkan. Dados de Jika yang dikumpulkan tersebut semakin banyak maka semakin baik pula estimativa atau peramalan yang diperoleh. Sebaliknya, jika data yang dikumpulkan semakin sedikit maka hasil estimativa atau peramalannya akan semakin jelek. Metode Menos quadrado. Metode Rang-Rata (Métodos Sem Médios), Metodo Rata-Rata Bergerak (Método da Média Móvel) dan Metode Kuadrat Terkecil (Mínimo Método Quadrado). Dalam, hal, in, akan, lebih, dikhususkan, untak, membahas, analisis, tempo, série, dengan, metode, kuadrat, terkecil, yang, dibagi, dalam, kasus, yaitu, kasus, data, genap, dan kasus, data, ganjil. Seca umum persamaan garis linier dari analisis séries temporais adalah. Y a b X. Keterangan. Y adalah variável yang dicari tendência dan X adalah variabel waktu (tahun). Sedangkan untuk mencari nilai konstanta (a) o parâmetro (b) adalah. A Y N dan b XY X2 Contoh Dados Kasus Ganjil: Tabel. Volume Penjualan Barang X (unidade de dalam 000) Ano 1995 Sampai dengan 2003 Número de caracteres por número de série: a 2.460 9 273,33 dan b 775 60 12,92 Persamaan garis liniernya adalah. Y 273,33 12,92 X. Dengan menggunakan persamaan tersebut, dapat diramalkan penjualan pada tahun 2018 adalah. Y 273,33 12,92 (segunda-feira, 2018 nilai X adalah 11), sehingga. Y 273,33 142,12 415,45 artinya penjualan barang X pada tahun 2018 diperkirakan sebesar 415.450 unidade Contoh Kasus Data Genap: Tabel. Volume Penjualan Barang X (dalam 000 unidade) Ano 1995 sampai dengan 2002 Número de exemplares encontrados: a 2.150 8 268,75 dan b 1.220 168 7,26 Persamaan garis liniernya adalah. Y 268,75 7,26 X. Berdasarkan persamaan tersebut meramalkan penjualan pada tahun 2008 adalah. Y 268,75 7,26 (segunda-feira, 2008 nilai X adalah 19), sehingga. Y 268,75 137,94 406,69 artinya penjualan barang Pada tahun 2008 diperkirakan Sebesar 406,69 Atau 406,690 Unidade. Elain, dengan, menggunakan, metode, tersebut, dias, juga, dapat, dipakai, dengan metode, sebagai, berikut: Volume Penjualan Barang X (unidade de dalam 000) Ano 1995 Sampai Dengan 2002 Número de exemplares de mencari nilai e dan b adalah sebagai berikut: a 2.150 8 268,75 dan b 610 42 14,52 Persamaan garis liniernya adalah. Y 268,75 14,52 X. Berdasarkan persamaan tersebut meramalkan penjualan pada tahun 2008 adalah. Y 268,75 14,52 (segunda-feira, 2008 nilai X adalah 9), sehingga. Y 268,75 137,94 406,69 artinya penjualan barang X segunda-feira, 2008 diperkirakan sebesar 406.690 unidade. Para Arin, Untuk Y dan X itu dados adalah mentah, misalnya mencari tendência kunjungan maka Y nya adalá periode waktu (misal tiap bulan dalam 1 tahun) dan X nya jumlah pengunjung (misalnya per bulan). Seilah itu baru bisa dimasukkan dalam analisis tendência Kalau dicermati rumus tendência sama dengan rumus regressar sederhana (untuk mencari nilai a dan b). Karena jumlah X tendência do diâmetro sama ngan maka jika dimasukkan dalam rumus regi maka jadi rumus tendência. Artinya, não há nenhum mencari nilai em dan b pada tendência bisa menggunakan rumus regressar, tapi sebaliknya rumus tendência tidak dapat diaplikasikan dalam regressar, karena dalam regressar jumlah X tidak sama dengan nol saya lg skripsi mas, cuma blom ngerti menjelaskan nilai x itu secara lengkap, cuma Itung2annya saya ngerti, nah dosa saya minta menjelaskan nilai x itu dengan sedetail2nya. Dosennya, nyuruh, saya, tiap, x harus, dijelaskan, dari, mana, asalnya, gimana, ya mas slamet, menjelaskan, x daraxa berasal, malah dosa, saya, nyuruh, tiap, bulan, x, nya, harus, dijelasin. Para Iqbalbo, karena jumlah dados X-nya genap maka nilai 0 berada antara bulan Juni dan Juli, sehingga bulan Juni dinilai -1 dan bulan Juli dinilai 1. jarak antara bulan Juni dgn Juli atau jarak -1 dgn 1 adalah 2, maka seterusnya harus Loncat 2. Maka bulan Mei dinilai -3, abril -5 dst. Kalau bulan Agustus dinilai 3 dan setembro dinilai 5 dst. Jadi untuk nilai X disamping totalnya 0 joga harus konsisten loncat 2. mas slamet8230 itu cara mencari x (variável waktu) gimana jujur saya masih bingung kok tau2 dapet nilai -4, -3 mohon penjelasannya mas .. terimaksih Para Iqbaldo, untuk mencari nilai X Pada analisis tendência kata kuncinya adalah jika nilai X djumlahkan maka hasilnya 0. Nenhum comentário jumlah tahun ganjil maka tahun yang ditengah nilainya 0, tahun sebelumnya -1 trus -2 dst, sedang tahun sesudahnya 1 trus 2 dst. Dados de Kalau jumlah tahun genap lihat contoh diatas. Buku Statistika Deskriptif email: ssantoso0219yahoo. co. id Navegador de postagem Komisi GratisUntuk mencari nilai e dan b adalah sebagai berikut: a 2.150 8 268,75 dan b 610 42 14,52 Persamaan garis liniernya adalah. Y 268,75 14,52 X. Berdasarkan persamaan tersebut meramalkan penjualan pada tahun 2008 adalah. Y 268,75 14,52 (segunda-feira, 2008 nilai X adalah 9189), sehingga. Y 268,75 137,94 406,69 artinya penjualan barang 8220X8221 segunda-feira, 2008 diperkirakan sebesar 406.690 unidade. 118 komentar: penjelasannya mantap bener. ) Hebat deh Mbak ira. Mengapa bingung As estatísticas são da ordem de uma dibaca, de um tete de harus banyak praktek. Jangan cepat menyerah. Mas, makasi ya penjelasannya. Tapi saya juga butuh yang Metodo Rata-Rata Bergerak (método de média móvel). Mohon penjelasannya ya mas, makasi :) Kalau dicermati rumus tendência sama dengan rumus regressar sederhana (untuk mencari nilai a dan b). Karena jumlah X tendência do diâmetro sama ngan maka jika dimasukkan dalam rumus regi maka jadi rumus tendência. Artinya, mencari nilai a dan b pada tendência bisa menggunakan rumus regressar, tapi sebaliknya rumus tendência tidak dapat diaplikasikan dalam regressar, karena dalam regresi jumlah X tidak sama dengan nol mas slamet klo aq liat dari tabel perhitungan seperti itu..artinya N 9 berarti X nya itu diambil dari nilai tengah pada tahun 1999 jadi X nya 0, quinta-feira, 1999 ke bawah dihitung mundur sedangkan 1999 keatas kebalikannya pada dados ganjil akan tetapi jika saya lihat setiap bentuk dados berbeda - beda namun tujuan yg diharapkan tersebut memiliki makna yang sama gtu Kan mas. Tinggal, kita, sendiri, yang, mencari, mana, yang, menganggap, perhitungannya, lebih, mudah. Analisar a tendência da comunicação por telemóvel e comunicar as comunicações entre o BEI e o jdul saya. Mnta tlng sbutin variabel2nya. Truz analisis tendência ituch da brpa sih macamnya Mkci he7. Erna. Para Erna. Analisis trend itu untuk melihat perkembangan ayau naik turunnya quotsatuquot variabel dalam kurun waktu tertentu. Jadi kalau terkait kinerja perusahaan telekomunikasi dapat diliat perkembangan laporan keuangannnya dari tahun ke tahun pak slamet, saya ingin bertanya mengenai metode setengah rata-rata. Misalkan ada data 8 anos de idade terakhir, ketika saya lihat di buku nilai X dimulai dari 12 (setengah). Tapi pada latihan soal, nilai X tersebut menjadi 1, 3, 5 dst. Padahal jumlah dados sama, yaitu 8 tahun terakhir. ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, Ya pak Saya boleh tanya cara menggambar garis tendência nya bagai mana ya apakah ada persaan yang harus di tentukan terlebih dahulu boleh saya bertanya bagai mana cara membuat garis tendência pada metodo menor quadrado dan bagaimana rumus cara menghitung variabel X Untuk analisis tendência, Y adalah variabel yang akan ditrend , Dan X adalah variabel waktu. Jadi setelah diketahui dados de variável yang akan ditrend, maka untuk variabel X dapat de dados berdasarkan tahun tersebut. Selamat mencoba semoga sukses Saya mendapat tugas untuk menerapkan metode Menos quadrado pada pemrograman komputer dengan kasus peramalan penjualan. Hasil ramalan yang, saya, dapatkan, cenderung, menurun, setiap, periodenya. Ingin saya tanyakan adalah: 1. bagaimana sebenarnya karakter hasil ramalan metode menos quadrado itu sendiri, apakah memamng hasil ramalan cenderung menurun tetapi penurunan tidak begitu significado (pada grafik menghasilkan garis lurus menurun) 2.jika saya ingin melakukan pengecekan menggunakan EXCEL, fungsi apa Yang bisa saya gunakan untuk mendapatkan persa regi a dan b nya Terimakasih Mohon maaf belum bisa menjelaskan karena datanya tidak ada, lebih baik lewat e-mail aja dan dannanan dat. Insya Allah saya bantu maaf sebelumnya saya mau nanya contoh kasus ganjil yaitu Persamaan garis liniernya adalah. Y 273,33 12,92 X. Dengan menggunakan persamaan tersebut, dapat diramalkan penjualan pada tahun 2018 adalah. Y 273,33 12,92 (segunda-feira, 2018 nilai X adalah 11). Nilai X 11 itu cara mencarinya gmna ya pak Terimakasih bapak slamet santosa, perkenalkan saya mahasiswa fakultas pertaniano jurusan agribisnis upn V YK, sekarng saya sedang menyelesaikan skripsi saya tentang analisis permintaan daging ayam potong di salah satu rumah pemotongan ayam di kab magelang, di salah satu Masalah, yang, ingin, saya, teliti, yaitu, mengenai, tendência, permintaan, daging, ayam, potong, di RPA, selama, 3, tahun, kedepan. Dan metode tendência yang paling baik setelah saya coba yaitu metode tendência linier, tapi sampai skrng saya masih bingung. Apakah tendência linier itu sama dengan tendência menos quadrado, dan bagaimana cara menghitung nilai tendência untuk 3 tahun kedepan dengan menggunkan metode tendência linier, mohon penjelasannya pak, kalau bapak tidak keberatan dan bapak berkanan bapak dpat menjawab pertanyaan saya dengan membalasnya lwat email saya. Alamat saya meidiana9gmail terimaksih sebelumnya pak perkenalka saya mahasiswa fakultas pertnian prodi agribisnis upn V YK saya skrga sedang menyelesaikan skripsi sya mengenai analisis permintaan ayam potong di salah stu Tersebut dalam tiga tahunke depan (dta yang saya gunkan yaitu dados dalam bulan) dariam tayun 2018-2017) berarti tiga tahun ke depan yaitu tahun 2017-2017. Kemaren saya sudah mencoba tendência tersebut menggunakan metode tendência kuadratik dan linier, dan kaata dospem sya paling tepat metodenya yaitu metode tendência linier, tapi saya masih bingung metode tendência linier itu apakah sama dengan metode menos quadrado dan bagaimana mencari nilai tendência selama 3tahun ke depan tersebut Pak. Kalo bapak brkenan membantu saya bapak dapat mengurimkan balasan pertanyaan saya lwt e-mail saya meidiana9gmail terimkasih pak salam kenal pak. nama saya dana. saya mahsiswa USU yg sedang nyusun skripsi. Saya meneliti bagaimana perkembangan Tabungan Sebelum dan sesudah adanya LPS, dados sebelum 2002-2005, dados sesudah 2005-2008.data saya pakai secara bulanan. Mengingat dados tabungan baik sebelum dan sesudah adanya LPS cenderung meningkat. pertanyaan saya bisakah saya menggunakan tendência analisis, dan bagaimana saya membandingkan sebelum dan sesudah mohon dijawab pak. terimakasih sebelumnya. ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, - mining-identifikasi-pola-data-time. html yang ingin saya tanyakan, apakah ada teknik lain untuk mencari pola dados série de tempo selain fungsi autocorrelação ya pak terima kasih Selamat malam pak. Saya ingin di konfirmasi apaká benar konsep yang saya tangkap mengui menentukan periode dasar. Kalau dados semi-médios ganjil setelah dibagi dua itu (1,2,3), kalau dados genap setelah dibagi dua itu (1,3,5). Sedangkan metode least square itu dados genap (1,3,5) dan dados ganjil (1,2,3) sebelum dibagi dua. Benarkah seperti itu pak Terimakasih pak, mohon ditanggapi
No comments:
Post a Comment